GenAD: Como conseguir previsão e planejamento eficientes do movimento de direção autônoma?

O projeto GenAD usa de forma inovadora autoencoders variacionais para aprender distribuições de trajetórias futuras no espaço latente estrutural para modelagem anterior de trajetória. Além disso, o projeto também emprega modelos temporais, como unidades recorrentes fechadas, para capturar o movimento do agente e do próprio no espaço latente, gerando assim trajetórias futuras mais eficientes. Esta abordagem prospectiva permite ao GenAD amostrar distribuições de um espaço latente estruturado condicionado durante a inferência e usar o modelo temporal aprendido para gerar o futuro, permitindo a execução simultânea de previsão e planejamento de movimento.